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复局部均值分解全矢包络技术及其在转子故障特征提取中的应用被引量：13: 2016年; 为更全面提取转子故障特征,将全矢谱和复局部均值分解(Complex local mean decomposition,CLMD)相结合,提出二元的全矢包络技术——CLMD全矢包络技术。采用正交采样技术获取转子同一截面上互相垂直方向上的振动信号,并将其组成一个复数信号;运用CLMD将复数信号按能量从高到低的顺序依次分离出系列复乘积函数(Complex product function,CPF),并解调出CPF的复包络;由于故障特征主要在能量较高的CPF分量中,通过全矢谱技术融合前几阶CPF分量的包络信号,得到相应的全矢包络谱。仿真的调幅-调频信号分析结果表面,较之Hilbert解调,CLMD全矢包络技术可提取隐含的调频信息,而且不存在虚假的低频谱线。转子试验台模拟的基座松动信号、碰摩信号分析结果表明,较之单源信息的包络谱,CLMD全矢包络技术提取的谱线特征更清晰、全面,而且根据全矢包络谱可有效区分基座松动引起的碰摩和单一碰摩故障。; 黄传金孟雅俊雷文平韩捷; 关键词：全矢谱

各向异性支撑的单元盘转子系统的不平衡响应研究被引量：1: 2015年; 转子各向同性的理论无法解释许多不平衡相关的振动现象,基于转子系统中刚度和阻尼各向异性的特点,建立了具有非线性刚度的转子系统动力学模型。分别研究了在忽略和考虑非线性刚度系数的情况下不平衡响应的变化规律。结果表明:对于线性模型,不同的不平衡量下其不平衡响应为一组同心椭圆,椭圆的初始相位角随偏心角度变化;对于非线性模型,不平衡响应椭圆的方位角和离心率随着不平衡量的变化而改变,表现出较强的非线性。该结论为全矢动平衡的应用提供了理论基础。; 石帅锋韩捷雷文平苏文芳; 关键词：各向异性方位角离心率

模板行走车: 本发明提供了一种模板行走车，属于建筑工程领域，模板行走车，包括行走件、第一支撑件、第一模板、第一伸缩件、第二伸缩件和第一滑动件，行走件和第一支撑件连接，行走件用于带动第一支撑件移动，第一支撑件上具有第一导向件，第一滑动件...; 郝旺身董辛旻林辉翼汪一飞赵伟杰李凌均雷文平韩捷陈磊陈宏王丽雅梁川; 文献传递

机械工程控制基础课程思政探索: 2023年; 为了贯彻课程思政的创新教育理念,将课程思政融入机械工程控制基础课程教学,以立德树人为根本育人目标,以提升学生“思政素养”“科学素养”和“文化素养”为课程的思政目标,对课程的思政元素进行了深入的挖掘和提炼,通过提升教学设计能力、创新课堂教学方法、扩展教学实践场域等多重手段,实现专业育人与育才的统一。; 雷文平郝旺身董辛旻陈磊王丽雅; 关键词：机械工程控制基础文化素养

一种滚动轴承故障诊断方法及装置: 本发明提供一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断技术领域。该方法包括：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指...; 雷文平李长伟韩捷王宏超王凯陈磊王丽雅李凌均陈宏; 文献传递

光纤夹持卡扣: 本发明涉及光纤配套用具，具体为一种光纤夹持卡扣。解决了目前缺乏一种能够方便调节夹持力度松紧的卡扣，导致无法对数量不同的光纤实现有效夹持的技术问题。这种光纤夹持卡扣，包括一个开有中心孔的底座；底座上表面环绕中心孔设有四个夹...; 智惠雷文平; 文献传递

小波—能量算子解调法的滚动轴承故障诊断被引量：12: 2008年; 提出一种小波—能量算子解调法用于滚动轴承故障诊断中,利用小波变换的特性提取滚动轴承的能量集中的高频调制频带,并利用能量算子法对其实现解调,成功发现滚动轴承的故障源,实例表明能量算子解调方法相对于Hilbert解调法有更高的精度和更小的运算量,结合小波可以很好地运用于滚动轴承的早期损伤类故障诊断中。; 雷文平韩捷孙俊杰董辛旻; 关键词：小波分析滚动轴承

基于复包络谱的滚动轴承故障特征提取方法研究被引量：3: 2021年; 提出一种基于复包络谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用正交采样技术获取滚动轴承同一支撑处互相垂直方向上的振动信号,并将其组成一个复数信号;运用二元经验模态分解(bivariate empirical mode decomposition,BEMD)将复数信号分解成若干复固有模态函数(complex intrinsic mode function,CIMF)之和,应用Hilbert变换解调出CIMFs的实部和虚部包络信号,将实部和虚部的包络信号组成复数形式的包络信号,并用复傅里叶变换求其频谱。依据复数形式的包络信号的傅里叶谱提取滚动轴承的复合故障特征频率,并与全矢谱做了对比分析。复合故障试验案例证明了该方法的可有性和有效性;XJTU-SY滚动轴承数据集的复合故障分析进一步验证了该方法提取的故障特征更为全面。; 黄传金宋海军秦娜雷文平孙熙庆柴鹏; 关键词：故障特征提取滚动轴承

无先验知识的多频带诊断算法及其在煤矿减速机中应用研究: 煤矿减速机是采矿企业关的关键设备之一,其安全、可靠运行是整个矿井正常生产的必要条件,一旦其发生故障,将造成巨大的经济损失.为此,必须做好维修及更换工作。随着我国维修制度的改革,基于设备工况监测的预知维修已得到各生产部门的...; 郝旺身韩捷董辛旻孙俊杰雷文平; 关键词：减速装置故障诊断; 文献传递

基于自动编码器和SVM的轴承故障诊断方法被引量：7: 2018年; 支持向量机(support vector machine,SVM)应用于轴承故障诊断前,首先要提取轴承的特征信号.在以往的特征信号提取中,往往是依据已有的知识模型进行特征筛选.随着近年来深度神经网络(deep neural network,DNN)的应用与推广,自动编码器(auto-encoder,AE)在特征提取方面的优势尤为突出.作为一种无监督的学习方式,AE能够基于数据驱动提取信号的特征值,使得特征提取不再依赖于先验知识,从而让整个故障诊断过程更具智能化.本文运用改进的AE、去噪自动编码器(denoising autoencoder,DAE),进行轴承信号特征提取,并用SVM进行故障诊断.最终与基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量熵的SVM对比,反映具有无监督学习方式的DAE-SVM在轴承故障诊断方面的优越性,诊断准确率接近100%.; 雷文平吴小龙陈超宇林辉翼; 关键词：支持向量机经验模态分解信息熵

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雷文平